عالم مناخ: شهر يوليو الجاري الأشد سخونةً في العالم منذ بدء تسجيل درجات الحرارة جريدة_الرياض
واعتبر العالم غافين شميدت في لقاء نظمته وكالة ناسا مع الصحافيين، أنه على الرغم من اختلاف نتائج هذه المراصد قليلا عن بعضها البعض إلا أن الارتفاع الشديد في درجات الحرارة واضح بشكل جلي وسينعكس على الأرجح في التقارير الشهرية الأكثر دقة التي تصدر عن الوكالات الأمريكية في وقت لاحق.
وسبق أن شهد هذا الشهر تحطيم أرقام قياسية يومية وفق مراصد يديرها الاتحاد الأوروبي وجامعة ماين، وتعتمد على توليد تقديرات أولية بالاستناد إلى نماذج تجمع بين بيانات أرضية وأخرى عبر الأقمار الصناعية. وأضاف"نتوقع أن يستمر ذلك، السبب الذي يجعلنا نعتقد أن هذا سيستمر هو أننا نواصل ضخ انبعاثات الغازات الدفيئة في الغلاف الجوي".
المملكة العربية السعودية أحدث الأخبار, المملكة العربية السعودية عناوين
Similar News:يمكنك أيضًا قراءة قصص إخبارية مشابهة لهذه التي قمنا بجمعها من مصادر إخبارية أخرى.
عالم مناخ: 'يوليو' قد يكون الأكثر سخونة منذ آلاف السنينرجّح كبير علماء المناخ في وكالة ناسا الأميركية أمس الخميس أن يكون شهر يوليو الحالي، على الأرجح، الأكثر سخونة في العالم منذ 'مئات، إن لم يكن آلاف السنين'.
اقرأ أكثر »
عالم مناخ: يوليو الأكثر سخونة منذ آلاف السنينرجّح كبير علماء المناخ في وكالة ناسا الأمريكية، أن شهر يوليو عام 2023 هو الأكثر سخونة في العالم منذ مئات، إن لم يكن آلاف السنين.
اقرأ أكثر »
عالم في «ناسا» يرجح أن يكون شهر يوليو الأكثر سخونة منذ «آلاف السنين»عالم في وكالة «ناسا»: نشهد تغييرات غير مسبوقة في جميع أنحاء العالم وموجات الحر في الولايات المتحدة وفي أوروبا والصين تحطم الأرقام القياسية صحيفة_الشرق_الأوسط صحيفة_العرب_الأولى
اقرأ أكثر »
'الأكثر سخونة منذ آلاف السنين'.. وكالة ناسا تحذر من ارتفاع الحرارة في يوليوكشفت وكالة ناسا الأمريكية، أن شهر يوليو/تموز الحالي سيكون على الأرجح الأكثر سخونة في العالم منذ مئات، إن لم يكن آلاف السنين، متوقعة أن يكون عام 2024 أكثر سخونة.
اقرأ أكثر »
يوليو 2023 الأكثر سخونة في العالم منذ آلاف السنينرجّح كبير علماء المناخ في وكالة ناسا الأمريكية أن شهر يوليو عام 2023 سيكون على الأرجح الأكثر سخونة في العالم منذ مئات، إن لم يكن آلاف السنين. وسبق أن شهد هذا الشهر تحطيم أرقام قياسية يومية وفق مراصد يديرها الاتحاد الأوروبي وجامعة ماين، وتعتمد على توليد تقديرات أولية بالاستناد إلى نماذج تجمع بين بيانات أرضية وأخرى عبر الأقمار الصناعية.
اقرأ أكثر »